FP8 und INT8 im Deep Learning vergleichen

In der Welt des Deep Learnings kann die Wahl des richtigen Zahlenformats die Leistung stark beeinflussen, besonders wenn man Modelle auf Geräten mit begrenzten Ressourcen laufen lässt. Kürzlich ist ein neues Format namens FP8 ins Rampenlicht gerückt. Es wird gerade für das Training von neuronalen Netzen untersucht, während das traditionellere INT8-Format schon lange beliebt ist, um Modelle effizient auf Edge-Geräten auszuführen. In diesem Artikel schauen wir uns die Unterschiede zwischen FP8 und INT8 an, mit Fokus auf ihre Effizienz und Effektivität für das Deep Learning Inference.

#Was ist FP8?

FP8 steht für 8-Bit-Gleitkommazahl. Es ist eine Möglichkeit, Zahlen darzustellen, die sowohl sehr kleine als auch sehr grosse Werte abbilden kann, was beim Trainieren von Modellen nützlich sein kann. FP8 verwendet eine bestimmte Anzahl von Bits, um den Wert und die Grössenordnung einer Zahl darzustellen, was es flexibel im Umgang mit verschiedenen Bereichen macht. Allerdings hat FP8 auch seine Einschränkungen, besonders wenn es um die praktische Anwendung im Inference geht.

#Was ist INT8?

INT8 ist ein 8-Bit-Ganzzahlformat. Im Gegensatz zu Gleitkommazahlen, die eine breite Palette von Werten bearbeiten können, sind Ganzzahlformate fest und können keine Brüche darstellen. Diese Einfachheit macht INT8 schnell und effizient, besonders beim Ausführen von Modellen auf Geräten mit begrenzter Rechenleistung. Viele Anwendungen, vor allem solche mit grossen Datenmengen oder Echtzeitverarbeitung, profitieren von diesem Format.

#Modelle trainieren: FP8 vs INT8

Die meisten Deep Learning-Modelle werden derzeit mit FP32 trainiert, was eine hohe Präzision ermöglicht. Einige verwenden auch FP16, was Ressourcen spart, während es ein gutes Mass an Genauigkeit beibehält. Das Training von Modellen mit FP8 wurde als alternative Möglichkeit vorgeschlagen, um den Trainingsprozess zu beschleunigen. Die echte Frage ist allerdings, wie sich dieses Training später auf die Effizienz beim Ausführen dieser Modelle auswirkt, insbesondere auf Edge-Geräten.

Quantisierung ist der Prozess, bei dem ein trainiertes Modell in ein Format mit niedrigerer Präzision wie INT8 umgewandelt wird. Das ist wichtig, um Modelle auf Geräten mit begrenzten Ressourcen bereitzustellen. Während die Umwandlung von FP32 oder FP16-Modellen in INT8 herausfordernd sein kann, lohnt sich der Aufwand oft, da es zu erheblichen Effizienzsteigerungen führen kann.

#Die Herausforderungen von FP8 beim Inference

Obwohl das Trainieren von Modellen in FP8 verlockend erscheinen mag, gibt es mehrere Herausforderungen, die mit der Verwendung von FP8 beim Inference verbunden sind. Ein grosses Problem ist, dass FP8 in Bezug auf Fläche und Energieverbrauch weniger effizient sein kann als INT8. Diese Ineffizienz bedeutet, dass FP8-Modelle viel genauer sein müssten als INT8-Modelle, um ihre Verwendung zu rechtfertigen, was nicht immer der Fall sein kann.

Beim Ausführen von Modellen zählt jedes Bit. Je weniger Bits verwendet werden, desto weniger Energie wird während der Berechnung verbraucht. Da FP8 mehr Ressourcen benötigt als INT8 für gleichwertige Aufgaben, ist es weniger attraktiv, um Modelle effizient auf Geräten wie Smartphones oder eingebetteten Systemen auszuführen.

#Genauigkeit in Deep Learning-Modellen

Ein weiteres Anliegen beim Vergleich von FP8 und INT8 ist die Genauigkeit. Neuronale Netze können empfindlich auf die verwendete Präzision reagieren. Während FP8 eine breitere Palette von Werten darstellen kann, kann es manchmal Schwierigkeiten haben, die Genauigkeit aufgrund seiner Einschränkungen bei der Darstellung kleinerer Zahlen aufrechtzuerhalten. INT8 hingegen bietet einfache Darstellungen von Werten und führt oft zu zuverlässigerer Leistung in der Praxis.

Die Fähigkeit, Ausreisser zu handhaben – ungewöhnliche Werte, die deutlich höher oder niedriger sind als der Rest der Daten – ist entscheidend für die Genauigkeit eines Modells. FP8 könnte bei Ausreissern besser abschneiden, aber für viele gut funktionierende Datensätze bietet INT8 aufgrund seiner effizienten Darstellung typischer Werte eine überlegene Genauigkeit.

#Praktische Anwendungen und Leistung

Wenn es darum geht, Modelle in der realen Welt einzusetzen, ist Effizienz der Schlüssel. Die Verwendung von INT8 kann zu Modellen führen, die zwei bis achtmal effizienter sind als solche im FP32-Format. Diese Effizienz ist besonders wichtig für Anwendungen auf Edge-Geräten, wo sowohl Rechenleistung als auch Akkulaufzeit begrenzt sind.

Im Gegensatz dazu, obwohl FP8 einige Vorteile beim Modelltraining bieten kann, macht seine Leistung in praktischen Anwendungen es nicht unbedingt zu einer besseren Wahl. Die Kompromisse in Bezug auf Effizienz und Genauigkeit geben INT8 in den meisten realen Szenarien einen klaren Vorteil.

#Post-Training-Quantisierung (PTQ) und Quantization-Aware Training (QAT)

Post-Training-Quantisierung ist eine Methode, um trainierte Modelle in Formate mit niedrigerer Präzision wie INT8 umzuwandeln. Das Ziel hier ist es, so viel Genauigkeit des Modells wie möglich zu erhalten und gleichzeitig von verbesserter Effizienz zu profitieren. Dieser Prozess ist nicht immer einfach, da er sorgfältiges Feintuning und Anpassungen erfordert, um sicherzustellen, dass das Modell nach der Quantisierung gut funktioniert.

Quantization-Aware Training hingegen bedeutet, das Modell mit der Quantisierung im Hinterkopf zu trainieren. Diese Methode ermöglicht es dem Modell zu lernen, wie es effektiv innerhalb der Einschränkungen des niedrigeren Präzisionsformats arbeitet, was möglicherweise zu besserer Leistung führt als Modelle, die einfach nach dem Training umgewandelt werden.

#Vergleich der Modellleistung

Wenn man Modelle vergleicht, die mit FP8 und INT8 trainiert und bereitgestellt wurden, wird offensichtlich, dass die Wahl des Formats erhebliche Auswirkungen auf die Leistung hat. In vielen Fällen haben INT8-Modelle ihre FP8-Pendants übertroffen, insbesondere bei gut definierten Datenverteilungen.

Für gut funktionierende Netzwerke, bei denen die Daten konsistent sind, liefert INT8 tendenziell bessere Ergebnisse. Bei Netzwerken, die mit Ausreissern konfrontiert sind, kann FP8 jedoch einen leichten Vorteil bieten. Dennoch können verschiedene Techniken diese Ausreisserprobleme mit INT8 angehen, was es zu einer vielseitigeren Wahl insgesamt macht.

#Hardware-Überlegungen

Neben den Zahlenformaten spielt die Hardware eine entscheidende Rolle bei der Bestimmung der Modellleistung. Die Architektur, die zur Implementierung von Modellen verwendet wird, kann nicht nur die Geschwindigkeit, sondern auch den Energieverbrauch beeinflussen. Im Allgemeinen benötigen Ganzzahlformate wie INT8 weniger komplexe Berechnungen als Gleitkommaformate wie FP8, die aufwendigere Schaltungen und Ressourcen erfordern können.

Bei der Bewertung von Hardware für spezifische Anwendungen können INT8-basierte Systeme so gestaltet werden, dass sie effizienter und weniger anspruchsvoll in Bezug auf Platz und Energie sind. Dieser Effizienzvorteil kann einen messbaren Unterschied machen, besonders in ressourcenbegrenzten Umgebungen.

#Fazit: INT8 vs FP8

Die Wahl zwischen FP8 und INT8 ist eine wichtige Überlegung im Deep Learning Inference. Während FP8 potenzielle Vorteile beim Training hat, sieht es sich Herausforderungen gegenüber, wenn es um die effiziente Anwendung beim Inference geht. Im Gegensatz dazu bleibt INT8 ein gut etabliertes Format, das Einfachheit, Effizienz und Zuverlässigkeit bietet, insbesondere für Edge-Geräte.

Für Entwickler und Forscher, die ihre Modelle für die Bereitstellung optimieren möchten, ist es oft die beste Vorgehensweise, sich an INT8 zu halten. Seine etablierte Leistung, niedrigeren Ressourcenanforderungen und nachgewiesene Effizienz machen INT8 zu einer bevorzugten Wahl für das Deep Learning Inference in praktischen Anwendungen. Während sich Deep Learning weiter entwickelt, wird der Fokus darauf liegen, Modelle für die Leistung in der realen Welt zu optimieren, weshalb die richtige Wahl des Zahlenformats entscheidend für den Erfolg ist.